汽油中爆震检测方案(气质联用仪)

thermoscientific热线8008105118电话 400 6505118www.thermofisher.com仅用于研究目的。不可用于诊断目的。 ◎2020 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。所有商标均为Thermo Fisher Scientific Inc. 及其子公司的资产，除非另有指明。 基于GC-Orbitrap/MS的汽油成分分析Compound Discoverer的应用 蔡宇，车金水，赛默飞世尔科技(中国)有限公司 汽油机通过电火花点燃油气混合气而膨胀做功，以“吸气”-“压缩”-“膨胀做功”-“排气”四个行程构成一个循环，周而复始地连续工作，循环运转过程中有时会发出一些尖锐的金属敲击声，俗称“爆震”。汽油本身抗爆性能是影响“爆震”产生的根本原因。汽油的抗爆性能通常用“辛烷值”来评定，辛烷值越高，其抗爆性能越好。我国车用汽油(GB17930-2016)通过研究法辛烷值分为四个牌号：89号、92号、95号和98号，汽油的辛烷值与汽油的化学组成密切相关。 高分辨静电场轨道阱气质联用仪(GC-Orbitrap/MS)的分析数据具有高分辨率、高灵敏度、高质量精度及宽线性动态范围的特点，常与组学分析软件Compound Discoverer结合，对生物样品进行非靶向代谢组学分析，并寻找其中关键的生物标志物。本研究基于GC-Orbitrap/MS和Compound Discoverer软件以代谢组学分析思路对不同牌号的汽油进行非靶向定性分析，为了解汽油组成、改进原油加工工艺提供参考和思路。 2.1样品：92#，95#，98#号汽油样品各五种 2.2仪器和方法设置 2.2.1仪器 使用Thermo ScientificTM [Exactive GC Orbitrap质谱仪，配备Thermo ScientificM TriPlus RSH自动进样器及Thermo ScientificTMTRACE 1310气相色谱仪进样样品分析。采用Thermo ScientificTMTraceGOLD TG-5SilMS(60m×0.25 mmx0.25 um， PN26096-1540)毛细管色谱柱实现色谱分离。 气相色谱条件： 进样羊：SSL分流/不分流进样口，280℃；进样量：0.3pL；分流比：100：1； 载气： He， 1.0 mL/min； 程序升温：40℃保持2min， 以2℃/min升到155℃，保持0.5min， 然后以25℃/min升到280℃保持5 min； 传输线温度：250℃； 质谱条件： 分辨率选择：60，000 FWHM (200 m/z)扫描范围：33-400m/Z， 全扫描(Fullscan模式) El模式下离子源温度：280℃；电子能量：70eV 2.3数据处理 使用Thermo ScientificTM TraceFinder ( version 5.0)采集数据。通过Thermo ScientificTM Compound Discoverer 3.1对数据进行非靶向定性分析，Compound Discoverer 非靶向定性分析工作流程包括：原始数据自动化解卷积、保留时间对齐、谱库检索、归一化以及统计分析(主成分分析和差异分析)。其中谱库检索可同时使用GC-Orbitrap/MS高分辨自库库和商业数据库(NIST、Wiley等)，并通过高分辨过滤分值(HRF Score)、谱库比对的正/反向匹配度(SI/RSI值)和保留指数(RetentionIndex，RI)，共同确证未知化合物的定性结果。 3、结果与讨论 3.1 Compound Discoverer 非靶向定性分析工作流程 将不同汽油样品(92#，95#，98#)的GC-Orbitrap/MS分析数据导入Compound Discoverer软件，并根据汽油型号对数据进行分类，继而运行Compound Discoverer非靶向定性分析流程(图1)。流程首先根据设定阈值(如： TIC Area、S/N、Masserror等)进行峰检测；然后基于设定的离子重合度(Ion over-lap window%) 等参数进行自动化解卷积(Deconvolution)和样品峰对齐(RT Alignment) 处理，峰对齐处理可以弥补样品间细小的保留时间差异，并对低于阈值的色谱峰进行Gap filling处理(图2)；接着，软件针对峰对齐后的化合物列表进行谱库检索，获取未知化合物的定性分析结果；最后，通过筛选工具和统计学分析(PCA、聚类、差异分析等)对数据结果进行深入的分析。 图1 Compound Discoverer 非靶向定性分析工作流程 图292#，95#，98#号汽油部分化合物峰对齐结果 3.2化合物定性分析 GC-MS对未知化合物进行定性分析，通常通过将化合物实测的质谱图与标准品自建的数据库或单位质量的商业谱库(NIST或Wiley)进行比较，通过评判正向/反向匹配度(SI/RSI) 进行判断。而GC-Orbitrap/MS的数据包含了精确质量数信息的质谱图，可以通过高分辨过滤分值(HRF Score)的算法进一步对化合物的定性结果进行评价， HRF Score计算方式如下： 该算法充分考虑了化合物的每个碎片离子的实测质荷比(Em-pirical Mass)与搜库结果的碎片理论值(Theoretical Mass)之间的偏差情况(Mass Error)，并将碎片强度计算入内， HRFScore越接近100，表明该定性结果的准确度越高。此外，软件还可以通过实测保留指数(Retention Index，RI)与谱库中理论RI值进行对比，进一步通过色谱分离结果对化合物进行定性判断。RI值通过与样品同样的升温程序下的正构烷烃(C6-C33)谱图数据计算得到，公式如下： 式中： t(a)为待测组分a的保留时间； n 和n+1分别为待测组分a流出前后正构烷烃碳原子数， t(n) 和t(n+1)分别为具有n和n+1个碳原子的正构烷烃的保留时间。 图3 Compound Discoverer 非靶向定性分析结果列表 如图3所示， RT 18.099的色谱峰，搜库检索结果中HRFScore(>99.6)和SI/RSI(>870)分值最高的三个化合物分别为：邻二甲苯、间二甲苯和对二甲苯，通过RI值(ARI=6)进一步判断该化合物为邻二甲苯。最终，15个不同型号汽油样品通过解卷积和峰对齐处理，共定性分析出化合物913个。 3.3应用Compound Discoverer统计学分析寻找组间差异化合物非靶向代谢组学分析的总体目标主要是检测和标记组间差异代谢物，，可以运用同样的统计学分析方法可以对不同牌号汽油进行成分分析，寻找各个牌号汽油的化合物分布特征。通过Compound Discoverer软件对样品数据进行主成分分析(PCA)和差异分析。PCA结果显示，同一分组下的不同样品有一定差异，但不同组的样品点能够通过PCA分析有效地聚在一起， PC1、PC2两个主成分可以解释90.3%的变异量(PC180.7%， PC2 9.6%)。 92 95 98 图4不同牌号汽油样品的PCA分析图(上)及载荷图(下) 差异分析的结果以火山图呈现，以Log2 Fold Change为横坐标， -Log10 P-value为纵坐标，设置P-value为0.05， Log 2 FoldChange为2对汽油样品进行分析。以98号汽油和92号汽油为例，通过火山图标记出173种重要的化合物，其中上调化合物28个，下调化合物145个(图5、图6)。 图5基于92号和98号汽油样品数据生成的火山图 图6上调(右)及下调(左)化合物在不同牌号汽油中的相对峰面积展示 结合火山图和定性结果分析，上调化合物主要以CgH18、C，H2o、C.H22、C.H24、CHzg的饱和烷烃为主，，7下调化合物则包括C2H2CH4cHiCHa甲基萘的同分异构体、同系物；CH12C4H14、C.sHCH的联苯类化合物；CH4、CH2的芴类化合物以及C，H6CH14、CH12、cH的蒽、菲、荧蒽、芘类化合物。 图7部分上调化合物展示 图8部分下调化合物展示 4、乡结论 (1)通过高分辨静电场轨道阱气质联用仪(GC-Orbitrap/MS)对不同牌号的汽油(92号、95号、98号)样品进行汽油成分分析，结合Compound Discoverer软件的非靶向未知物定性分析流程，共定性分析出913个化合物。 (2)主成分分析(PCA)结果表明，不同组的样品点有效地聚在一起(PC1、PC2两个主成分可以解释90.3%的变异量，PC1 80.7%， PC29.6%)。 (3)通过火山图(p<0.05，Log2 Fold Charge>2)找到92号和98号油品中的标志性化合物173个，定性下调化合物145个，上调化合物28个，下调化合物主要为甲基萘的同分异构体和同系物、联苯类、芴、蒽、菲、荧蒽、芘类等含多个苯环的化合物，上调化合物主要为CgH18、C9H20、C10H22、C11H24、C12H26的饱和烷烃。 (4)高分辨静电场轨道阱气质联用仪(GC-Orbitrap/MS)结合组学分析软件Compound Discoverer， 以组学分析思路对油品进行成分分析，并寻找其中关键的标志化合物，为油品分析提供新的方法和思路。 (1) 通过高分辨静电场轨道阱气质联用仪（GC-Orbitrap/ MS）对不同牌号的汽油（92号、95号、98号）样品进行汽油 成分分析，结合Compound Discoverer软件的非靶向未知物 定性分析流程，共定性分析出913个化合物。 (2) 主成分分析（PCA）结果表明，不同组的样品点有效地聚 在一起（PC1、PC2两个主成分可以解释90.3%的变异量， PC1 80.7%, PC2 9.6%）。 (3) 通过火山图（p<0.05, Log2 Fold Charge>2）找到92号 和98号油品中的标志性化合物173个，定性下调化合物145 个，上调化合物28个，下调化合物主要为甲基萘的同分异构体 和同系物、联苯类、芴、蒽、菲、荧蒽、芘类等含多个苯环的 化合物，上调化合物主要为C8H18、C9H20、C10H22、C11H24 、 C12H26的饱和烷烃。 (4) 高分辨静电场轨道阱气质联用仪（GC-Orbitrap/MS）结 合组学分析软件Compound Discoverer，以组学分析思路对 油品进行成分分析，并寻找其中关键的标志化合物，为油品分 析提供新的方法和思路。